LSO-033 Comparison of the systemic lupus international collaborating clinics frailty index (SLICC-FI) and the FRAIL scale for identifying frailty among individuals with systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Background Frailty is associated with adverse health outcomes in systemic lupus erythematosus (SLE). We aimed to assess the agreement between two frailty measures, the SLICC Frailty Index (SLICC-FI) and the FRAIL scale, for identifying frailty among SLE patients. We also evaluated differences in characteristics between frail and non-frail SLE patients according to each frailty definition. Methods This was a cross-sectional study of consecutive adult SLE patients assessed in the Lupus Clinic at a single academic medical centre from December 2020-November 2021. At a single visit, participants were assessed for disease activity, organ damage, comorbidities, medications, and health-related quality of life (HRQoL). A SLICC-FI score was calculated for each patient. The 5-item FRAIL scale was administered at the same visit. Agreement between the SLICC-FI and the FRAIL scale was evaluated. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to determine the optimal threshold SLICC-FI value based on agreement with the FRAIL scale. Results The 181 SLE patients were mostly female (90.1%) with mean (SD) age 54.6 (14.3) years. Mean (SD) baseline SLICC-FI score was 0.17 (0.08), with 57 patients (31.5%) classified as frail (SLICC-FI >0.21). Based on the FRAIL scale, 31 patients (17.1%) were classified as frail (≥3/5 items). There was moderate correlation between the FRAIL scale and the SLICC-FI (r=0.639; p<0.0001). Agreement occurred in 84.5% of cases (κ=0.591; p<0.0001). The ROC curve analysis yielded an AUC of 0.936 (figure 1). The existing SLICC-FI cut-off value of >0.21 was the optimal threshold (sensitivity 96.8%, specificity 82%). For both frailty definitions, there were significant differences between frail and non-frail SLE patients in terms of age, education, employment status, organ damage, HRQoL, CRP levels, and ESR values (table 1). Conclusions There is moderate agreement between the SLICC-FI and the FRAIL scale for identifying frailty in SLE patients. Each frailty metric may have distinct advantages in different settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».